X-Prompt 是一種專為 多模態視頻目標分割 設計的通用框架，旨在解決現有技術在極端光照、快速運動及複雜背景干擾等場景下的侷限性。傳統方法往往依賴於單一 RGB 影像數據，導致在環境變化較大的情況下表現不穩定，而 X-Prompt 則透過 多模態視覺提示技術（如熱成像、深度感測或事件相機資料）提升影像分割的準確度。
X-Prompt 的核心概念是 在預訓練的 RGB 視頻目標分割基礎模型上，利用額外的模態資訊作為視覺提示，讓模型能夠靈活適應多種下游多模態任務，從而提升在不同應用場景中的表現。
X-Prompt 的主要功能
1. 多模態適應
X-Prompt 的核心技術之一是 多模態視覺提示器（MVP，Multi-modal Visual Prompting）。MVP 的作用是將來自 紅外線、深度感測或事件相機的額外數據 轉換為視覺提示資訊，並與原始 RGB 影像融合，使基礎模型能夠適應不同的模態輸入，提高分割精度。
2. 保持泛化能力
模型的泛化能力是指它能夠適應新的場景和數據而不過度擬合。在 X-Prompt 中，這點由 多模態自我調整專家（MAEs，Multi-modal Adaptive Experts） 來實現。MAEs 允許模型在學習新模態資訊時，不影響原本的分割能力，避免了傳統方法中常見的「全參數微調」導致模型崩潰的問題。
3. 高效任務遷移
訓練一個新的深度學習模型通常需要大量的標註數據，但 X-Prompt 能夠在有限的多模態標註資料下，快速適應新的下游任務，顯著減少了研究人員的開發成本與計算資源消耗。這對於應用在不同場景的影像處理工作來說，具有極高的實用性。
4. 多工整合
X-Prompt 支援多種多模態組合，例如：
- RGB-T（RGB + 熱成像）
- RGB-D（RGB + 深度資訊）
- RGB-E（RGB + 事件相機資訊）
這意味著無論是夜間監控、低光環境中的自動駕駛，還是快速移動物體的追蹤，X-Prompt 都能夠提供更高精度的分割效果。
X-Prompt 的技術原理
1. 基礎模型預訓練
X-Prompt 的基礎模型是基於 Vision Transformer（ViT） 的視頻目標分割架構。該模型首先使用大規模的 RGB 視頻數據進行預訓練，以確保其具備良好的泛化能力。預訓練的目標是讓模型學會從 參考幀及其分割遮罩 中，對當前幀中的目標物件進行高精度分割。
2. 多模態視覺提示器（MVP）
MVP 的核心作用是將額外的模態資訊轉換為適用於基礎模型的視覺提示。這透過 多尺度卷積嵌入層 來完成：
- RGB 圖像與其他模態資料進行融合
- 將不同模態的影像塊轉換為多尺度提示
- 提示資訊被用於引導模型進行更準確的目標分割
3. 多模態適應專家（MAE）
MAE 採用 低秩適應機制（LoRA, Low-rank Adaptation），這種技術允許模型在 不影響原有的分割能力 下，針對特定模態進行調整，使其能夠靈活應對不同應用場景。
X-Prompt 的應用場景
1. 自動駕駛
自動駕駛技術需要在各種天氣條件下準確識別道路上的行人、車輛及障礙物。透過結合 熱成像與深度資訊，X-Prompt 能夠在 低光照、霧霾或惡劣天氣環境下提供更準確的目標分割結果，從而提升自駕車的安全性。
2. 機器人視覺
在工業應用中，機器人需要在複雜的環境中運作，例如：
- 在倉庫內辨識物品
- 在農業場景中分辨成熟與未成熟的果實
- 在醫療領域進行手術導航
X-Prompt 透過 多模態數據整合，能夠幫助機器人更準確地識別和操作目標物體，提高機器視覺的智能化程度。
3. 視頻監控
監控系統常需要在 夜間或低光環境下 進行有效監視。傳統監控攝像機僅能依賴 RGB 視頻，而 X-Prompt 可結合紅外線與深度資訊，在 複雜背景下準確識別人物與物體，提高安全監控的可靠性。
X-Prompt 的技術論文與官方資訊
如果您對 X-Prompt 的技術細節感興趣，可以參閱以下官方技術論文： 📄 arXiv 技術論文：https://arxiv.org/pdf/2409.19342
X-Prompt 為多模態視頻分割帶來革命性突破
X-Prompt 透過 多模態適應技術、視覺提示整合、低秩適應機制 等先進技術，成功提升了多模態視頻目標分割的精度與適應性。這不僅有助於 自動駕駛、機器人視覺與視頻監控 等關鍵領域，還能 降低 AI 影像處理的開發與部署成本，使其成為多模態影像識別技術的嶄新標準。
如果您是 人工智慧研究者、計算機視覺專家或企業技術開發者，X-Prompt 都將是值得關注的重要技術，未來有望在更多應用場景中發揮關鍵作用。
常見問題與答覆
Q1：X-Prompt 如何提升多模態視頻分割的準確度？
A1：X-Prompt 透過 多模態視覺提示器（MVP） 和 多模態適應專家（MAE），將 RGB 影像與熱成像、深度或事件相機數據融合，讓模型能夠適應不同環境，提高在極端光照或複雜背景下的分割效果。
Q2：X-Prompt 可以應用在哪些領域？
A2：X-Prompt 廣泛應用於 自動駕駛、機器人視覺與視頻監控 等領域，能夠在惡劣天氣、低光環境或高速運動場景下提供更準確的物體識別與分割結果。
Q3：X-Prompt 與傳統視頻分割技術有何不同？
A3：傳統方法通常只使用 RGB 影像，容易受到光照變化和背景干擾的影響，而 X-Prompt 透過 多模態資訊融合，增強模型的適應能力，並且支援不同任務的快速遷移，減少訓練成本與時間。
